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Article #53[VORTRAG] RISIKOSENSITIVES REINFORCEMENT-LERNEN
From: Peter Geibel
Date: Thu, 18 May 2000 00:00
Date: Thu, 18 May 2000 00:00
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F O R S C H U N G S K O L L O Q U I U M
Kuenstliche Intelligenz
im Sommersemster 2000
Dienstag, den 23. Mai 2000
16.00 - 18.00 Uhr
Raum FR 0513
Franklinstr. 28/29
D-10587 Berlin
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RISIKOSENSITIVES REINFORCEMENT-LERNEN
Dr. Oliver Mihatsch
(Siemens AG, Muenchen)
Die meisten Reinforcement-Lernalgorithmen optimieren den erwarteten Gewinn
eines stochastischen, mehrstufigen Optimierungsproblems. Dieses Performanz-
kriterium ist in der Praxis jedoch nicht immer geeignet. Bei vielen Anwen-
dungen muss auch die Variabilität des Gewinns berücksichtigt werden.
Der Vortrag greift die bisher bekannten Konzepte risikosensitiver
Optimierung (Minmax-Kriterium, Exponential-Utility-Kriterium) auf und
legt dar, welche unüberwindlichen Hindernisse der Formulierung zugehöriger
Reinforcement-Lernalgorithmen im Wege stehen. In der Folge wird ein neu-
artiges risikosensitives Optimalitätsprinzip vorgestellt, welches auf
geeigneten Transformationen der sog. zeitlichen Differenzen beruht. Dieser
Ansatz führt unmittelbar und auf überraschend einfache Weise zum risikosen-
sitiven Reinforcement-Lernen. Anwendungen und Ergebnisse aus dem Bereich des
Finanzwesens runden den Vortrag ab.
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TU Berlin
FG Methoden der Künstlichen Intelligenz
Franklinstr. 28/29, FR 5-8
10587 Berlin
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Das aktuelle Kolloquiumsprogramm finden Sie im WWW unter
http://ki.cs.tu-berlin.de/col.html
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Cordula Lippke K K K K I I (030) 314 24 941
TU Berlin, FR 5-8 K K K K I I
FB 13, Methoden der KI K K K I I clippke@cs.tu-berlin.de
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### Peter Geibel
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